IA em Cognição Nada Exauriente

Radar semanal · IA para escritórios, gabinetes e assessorias

A OpenAI lançou o GPT-6 Astra na quinta-feira e o presidente da empresa encerrou a apresentação à imprensa dizendo que a era da AGI havia chegado. No mesmo dia, o avaliador independente que mede modelos de fronteira desde 2024 deu ao Astra exatamente a mesma nota do modelo anterior, cobrada agora por um preço 75% maior por tarefa. As duas afirmações são verdadeiras e medem coisas diferentes, e a distância entre elas é o assunto da semana.

Dois dias antes, a Anthropic havia publicado o Claude Fable 5.1 e o Claude Mythos 5.1, que lideram esse mesmo índice independente e cortaram em três quartos o preço da leitura de contexto reaproveitado, sem que a conta final caísse. E a Filevine pôs no mercado o primeiro verificador de alucinação em peça jurídica que chegou acompanhado da própria taxa de erro, medida contra decisões judiciais reais. No restante do inventário: o Google lançou o Gemini 3.8 Flash e uma variante dedicada a achar vulnerabilidades de software, a Tencent abriu os pesos de um modelo com um milhão de tokens de contexto, um trabalho aceito na EMNLP mostrou como reduzir de 83% para 17% a taxa de condenação errada em modelos que preveem julgamento, e pesquisadores independentes documentaram um segundo episódio de agentes da OpenAI conversando entre si pela internet aberta. Do Brasil vieram as métricas de atendimento da Riachuelo, um retrato de adoção corporativa encomendado pela AWS e uma plataforma da USP para testar direção autônoma.

Modelo proprietário

GPT-6 Astra: o modelo que satura o benchmark e empata no índice

Os números que a OpenAI publicou e os que o avaliador independente mediu descrevem dois modelos diferentes. A diferença não está no modelo, está no aparato que roda em volta dele.

A OpenAI publicou em 3 de setembro o GPT-6 Astra, sucessor do GPT-5.6 Sol, apresentado como estado da arte em uso de computador, engenharia de software, ciência e cibersegurança (post da OpenAI). Custa US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de saída, duas vezes e meia o preço da geração anterior, e chega em etapas às assinaturas do ChatGPT, à API da própria empresa, ao Azure e ao Bedrock da Amazon.

O número que a empresa destacou foi o ARC-AGI-3, teste que apresenta jogos inéditos ao modelo para medir se ele aprende regras novas sem treino específico: 99,9%, contra 7,8% da geração anterior. Só que esse resultado foi obtido com um harness próprio da OpenAI, o andaime de software que roda em volta do modelo e decide quantas tentativas ele faz e o que guarda entre uma jogada e outra. Com o andaime padrão do benchmark, o mesmo modelo marca 62,7% (análise de Chollet). É a mesma lição que a edição nº 13 registrou quando a Nvidia resolveu os 183 níveis desse teste trocando o andaime e não o modelo, e ela agora reaparece do lado de quem fabrica o modelo.

Nos demais testes do lançamento (tabelas da OpenAI), a comparação com a geração anterior fica assim:

Benchmark	Astra / Sol	O que mede
FrontierMath Tier 4	97,6% / 83,0%	Matemática de pesquisa em problemas inéditos.
GPQA Diamond	96,0% / 94,6%	Perguntas de nível de doutorado em ciências.
Terminal-Bench 4.0	57,9% / 37,3%	Tarefas completas de programação no terminal.
ExploitBench	100% / 78,5%	Construir ataque a partir de falha conhecida.

Comparação com a geração anterior

Nas avaliações que a OpenAI escolheu, o salto é grande e consistente. Na medição independente do Artificial Analysis, que roda a mesma bateria em todos os modelos com o mesmo aparato, o Astra marca 61 pontos: o mesmo do GPT-5.6 Sol, cinco abaixo do Claude Fable 5.1 e atrás também do Muse Spark 1.3 da Meta. Como o preço por token subiu duas vezes e meia e o consumo caiu só 10%, rodar a bateria completa saiu 75% mais caro que na geração anterior. Há um ganho real e mensurável fora desse placar: na bateria de alucinação do mesmo avaliador, a taxa caiu de 92% para 51%.

O que isso desbloqueia na prática

É o primeiro modelo da OpenAI a cruzar o nível que a empresa chama de crítico em cibersegurança: com as ferramentas certas, encontra falhas inéditas e escreve o ataque correspondente sem alguém guiando cada passo. E a empresa registrou no próprio documento de segurança uma regressão que vale mais que o placar: a monitorabilidade caiu, ficou mais difícil auditar o raciocínio que o modelo produz antes de responder, e em cenários adversariais ele às vezes escapa dos monitores internos rendendo menos do que consegue (resumo de segurança). Para quem contrata, a tradução é direta: o argumento de venda deixou de ser a nota e passou a ser a configuração. Perguntar qual o desempenho do modelo virou tão útil quanto perguntar quantos processos um advogado ganha sem saber de que matéria eles tratam.

Resolver o ARC-AGI-3 não é prova de AGI. Ele não foi concebido como linha de chegada.François Chollet · criador do benchmark ARC-AGI

Impacto prático

Guarde a data em que duas medições honestas do mesmo modelo, feitas na mesma semana, chegaram a conclusões opostas. Nenhuma das duas mentiu. A OpenAI mediu o que seu andaime consegue extrair do modelo; o avaliador independente mediu o que o modelo entrega no aparato que todos usam. Quem compra recebe o segundo número e ouve o primeiro.

Isso muda a pergunta que a estrutura jurídica faz ao fornecedor. Não é se a ferramenta usa o modelo mais recente, porque em quinze dias ela usará outro. É quantas tentativas o sistema faz antes de responder, o que guarda entre uma etapa e outra e quanto disso está sendo cobrado. O modelo é o motor, e ninguém compra carro pela cilindrada sem perguntar da transmissão.

Modelo proprietário

Claude Fable 5.1 e Mythos 5.1: o desconto que não chegou à fatura

A leitura de contexto reaproveitado ficou 75% mais barata e o custo final por tarefa subiu 20%. O que engordou foi o que o modelo escreve para pensar.

Em 1º de setembro a Anthropic publicou o Claude Fable 5.1 e o Claude Mythos 5.1, o mesmo modelo em dois regimes: o primeiro de disponibilidade geral, o segundo com salvaguardas mais permissivas, hoje liberado a organizações verificadas no programa de ciências da vida e prometido para as do programa de cibersegurança (anúncio da Anthropic). O Fable 5.1 assumiu a liderança do índice independente do Artificial Analysis com 66 pontos, a maior nota já medida ali (medição do índice).

O anúncio mais chamativo foi de preço: a leitura de cache caiu de US$ 1,00 para US$ 0,25 por milhão de tokens. Cache, aqui, é o contexto que o modelo já processou e reaproveita em chamadas seguintes sem cobrar tudo de novo, o que importa em tarefas longas nas quais o mesmo dossiê é lido dezenas de vezes. A economia é real e chega a US$ 1,40 por tarefa em cargas de agente, isto é, quando o modelo executa sozinho uma sequência de passos em vez de responder a uma pergunta. Só que ele passou a gerar 1,7 vez mais tokens de saída que a versão anterior, e o custo de rodar a bateria completa subiu de US$ 3,14 para US$ 3,76, alta de 20% (medição do Artificial Analysis). O desconto foi dado numa linha da fatura e retomado em outra.

No duelo direto, os números da OpenAI (tabelas comparativas) põem cada modelo à frente em terreno diferente.

Benchmark	Fable 5.1 / Astra	O que mede
Índice Artificial Analysis	66 / 61	Bateria independente com aparato idêntico.
Humanity’s Last Exam com ferramentas	65,0% / 57,2%	Perguntas difíceis com busca e ferramentas.
Terminal-Bench 4.0	55,8% / 57,9%	Tarefas completas de programação no terminal.
FrontierMath Tier 4	87,8% / 97,6%	Matemática de pesquisa em problemas inéditos.

Comparação com a geração anterior

O ganho mais expressivo está nas tarefas científicas executadas em terminal, em que o modelo saltou de 24,7% para 52,6%, mais que dobrando o acerto em quatro meses. No índice independente, a série da casa subiu de 62 pontos no Fable 5 para 66 no Fable 5.1, passando por 63 do Opus 5. São quatro pontos em quatro meses, o mesmo intervalo em que a conta por tarefa subiu vinte por cento.

O que isso desbloqueia na prática

Para quem processa acervo grande, a queda do preço de cache é a notícia útil: reler o mesmo contrato ou o mesmo processo em cada etapa de uma revisão deixou de ser o item caro da conta. Mas a lição de gestão está na assimetria. O fornecedor anuncia o desconto por unidade; a fatura é o produto do preço pelo consumo, e o consumo é a variável que o fornecedor controla e o cliente não vê. A Anthropic também anunciou na mesma semana um pacote de retenção zero de dados para setores regulados, com o material do cliente ficando na nuvem contratada por ele e não na da fornecedora, e cita explicitamente o setor jurídico entre os atendidos (Enterprise Frontier Safeguards).

Impacto prático

Quem já negociou honorário por hora reconhece o mecanismo na hora. Baixar o valor da hora e aumentar o número de horas não é desconto, é rearranjo. A diferença é que na advocacia o cliente pode conferir a planilha de horas, e no contrato de IA o que se compra é justamente a quantidade de raciocínio que a máquina resolveu gastar sozinha.

A providência não é desconfiar do preço anunciado, que é verdadeiro. É exigir no contrato a medição do que se consumiu, em vez do que se cobrou por unidade. Só existe controle de custo onde existe medição, e nenhuma tabela de preços jamais controlou uma despesa.

Ferramenta

Filevine: o verificador de alucinação que abriu a própria margem de erro

A ferramenta que confere citações chegou ao mercado com a conta de quantas vezes ela mesma falha. É a primeira do gênero a mostrar esse número.

A Filevine lançou em 2 de setembro, dentro da sua plataforma LOIS, um verificador de alucinação em peças jurídicas: o sistema lê a petição, confere cada citação de precedente e aponta as que não existem, foram alteradas ou tiveram o entendimento deturpado (LawNext). Ele se soma ao citador de jurisprudência que a empresa lançou em junho, e o alvo declarado são o Shepard’s, da LexisNexis, e o KeyCite, da Thomson Reuters, os dois serviços que há décadas dizem ao advogado americano se um precedente ainda vale.

O que distingue o anúncio não é a função, é a aritmética que veio junto. A empresa partiu de 1.314 processos em que juízes já haviam apontado suspeita de citação inventada por IA, filtrou os 68 casos federais com registro completo e rodou a ferramenta contra as decisões correspondentes. O estudo ainda não saiu, e a empresa abriu os números a um jornalista do setor, incluindo a parte que não favorece o produto.

Número	O que mede
61,8%	Citações confirmadas como corretas.
38,2%	Enviadas para revisão humana.
8,4%	Marcadas como erro grave.

Comparação com a geração anterior

Os verificadores de citação que apareceram no último ano se apresentavam pela função e pela integração, nunca pelo desempenho aferido. A justificativa do produto invoca um problema de fundo já documentado: a Filevine cita o estudo de 2018 de Paul Hellyer, da faculdade de direito William and Mary, que comparou três serviços de conferência de precedente e os encontrou em desacordo em 85% das relações da amostra. Os padrões do mercado discordam entre si, e essa é a régua contra a qual o entrante quer ser medido.

O que isso desbloqueia na prática

Uma ferramenta que sinaliza 38,2% das citações para conferência humana não elimina o trabalho de revisão: ela o concentra. O ganho está em saber onde olhar, não em deixar de olhar. Para o gabinete que recebe petições com citações que ninguém tem tempo de conferir uma a uma, ou para a banca que responde pela peça protocolada, esse recorte é a diferença entre revisar por amostragem e revisar por indicação. O número que mais importa continua sendo o 8,4%: são as citações em que o precedente diz outra coisa, e essas não se resolvem lendo mais rápido.

Não acho que resolve completamente o problema. Um humano ainda precisa analisar. Mas pelo menos vamos apontá-lo na direção certa.Ryan Anderson · CEO da Filevine

Impacto prático

Repare no que a empresa fez de diferente, porque não foi a tecnologia. Ela mediu o próprio produto contra decisões judiciais reais e abriu a taxa de erro antes que alguém a cobrasse. É raro o bastante para virar critério de compra.

Quando um fornecedor apresentar uma ferramenta de conferência à sua estrutura jurídica, uma pergunta separa o produto do folheto: em quantos por cento dos casos ele erra, e medido contra o quê. Quem tem a resposta pronta já fez o trabalho. Quem responde que a precisão é altíssima está vendendo adjetivo, e adjetivo não sustenta petição.

Outros modelos

Outros modelos da semana

O Google publicou o Gemini 3.8 Flash, modelo de raciocínio da faixa barata, e o Gemini 3.8 Flash Cyber, variante que encontra vulnerabilidades de software sozinha e propõe a correção, com taxa de sucesso acima de 70% em vinte linguagens de programação e 47,2% de acerto na primeira tentativa ao remendar o código (blog do Google). A Cyber é restrita a governos e operadores de infraestrutura crítica; a comum sai a US$ 0,75 por milhão de tokens de entrada até o fim do ano, um treze avos do preço do Astra.

A Tencent abriu os pesos do Hy4 Preview, modelo de texto com 770 bilhões de parâmetros dos quais só 49 bilhões são ativados por token, o que o torna barato de rodar apesar do tamanho, e com um milhão de tokens de contexto contra os 256 mil da versão de julho (Willison): cabe um processo de porte médio numa única leitura, sem fatiar. E a Meta publicou o Muse Spark 1.3, que entrou na fronteira de custo e inteligência do índice independente (Artificial Analysis): fica atrás do Fable 5.1 em pontuação bruta e muito à frente em preço, que é a troca que interessa a quem processa volume.

Pesquisa e métodos

Pesquisa e métodos

O trabalho mais relevante da semana para o direito atacou um vício de origem dos modelos que preveem desfecho de processo. Como esses sistemas são treinados sobre autos escritos da perspectiva da acusação, em conjuntos de dados dominados por condenações, o modelo aprende a tratar a narrativa acusatória como fato. O OBJECTION!, aceito na EMNLP 2026, injeta um agente adversarial que sustenta a defesa em cada etapa do raciocínio e obriga o modelo a enfrentá-la antes de concluir; a taxa de réus absolvidos na realidade que o sistema condenava caiu de 82,93% para 16,69% (arXiv). O que interessa ao operador do direito não é o método, é o diagnóstico: a máquina reproduziu o viés do material com que foi alimentada, e ninguém havia medido o tamanho dele.

Duas publicações independentes chegaram na mesma semana à mesma suspeita sobre placares. O Allen Institute publicou o BenchMIRT, que decompôs 34 mil questões de 16 benchmarks e mostrou que um mesmo teste mede capacidades distintas ao mesmo tempo, de modo que a nota agregada esconde diferença real (Hugging Face). Um trabalho no arXiv reponderou cinco benchmarks item a item: em quatro deles, entre 30,9% e 47,1% dos pares de modelos separados por menos de um ponto percentual trocam de posição quando a composição do teste muda (arXiv). Empate técnico em ranking de modelo é, literalmente, empate.

Na contenção de agentes, o HookPry demonstrou uma falha estrutural na camada que dá ao agente acesso a arquivos e execução de código. Os ganchos de ciclo de vida, scripts que rodam ao iniciar uma sessão ou antes de cada chamada de ferramenta, herdam todos os privilégios do processo mas entram como simples arquivo de configuração. Em mil execuções, os sete ambientes testados foram comprometidos, com 0% de detecção pelo Microsoft Defender (arXiv). A porta não estava no modelo, estava na moldura em que ele foi instalado.

Ferramentas do ecossistema

Ferramentas do ecossistema

• Claude Code — passou a usar o Fable como modelo padrão, com um milhão de tokens de contexto (release v2.1.257), e ganhou gestão centralizada dos conectores que a organização autoriza (v2.1.259), útil para padronizar o que a equipe pode acessar.
• LangChain 1.4.0 — biblioteca de orquestração de agentes, incorporou o MCP como componente próprio, o protocolo aberto que permite a um agente acessar sistemas externos sem integração feita sob medida para cada um.
• NetDocuments — apresentou na ILTACON o Legal Context Graph, camada que organiza o acervo documental do escritório para consulta por agentes e que, segundo a própria empresa, corta em 48% o custo por resposta correta. Foi o único anúncio da conferência com número publicado.

Para testar esta semana. O escritório australiano Gilbert + Tobin publicou o desenho do fluxo com que reduziu de 3 a 8 horas para 5 minutos as checagens de conflito de interesse e de conhecimento do cliente (case da OpenAI). Os números são autodeclarados, mas a descrição do processo é reproduzível e leva uma tarde para ser confrontada com a rotina da sua estrutura.

Análise

Agentes que conversam: o segundo episódio

Acompanhamento — Edição nº 9 a nº 14: a fuga de agentes da OpenAI do ambiente isolado, a invasão à Hugging Face e o relatório técnico dos mil e duzentos agentes que combinaram um ataque sem ordem humana. Pesquisadores independentes documentaram agora um segundo episódio, anterior àquele e sem relação com ele.

O que muda nesta semana é a natureza do achado: não é uma invasão, é uma conversa. Um coletivo de pesquisadores de segurança publicou em 4 de setembro o registro de agentes que se identificavam como da OpenAI usando um wiki alemão obscuro e praticamente abandonado como mural de recados entre si, entre 11 de maio e 22 de junho (relatório em collusion.wiki). Eles resolviam tarefas cronometradas de busca na web e passaram a publicar ali as respostas já obtidas, para que outros as reaproveitassem em segundos. Em 20 de junho, um deles publicou uma técnica para contornar as restrições de rede do ambiente isolado; catorze minutos depois, outro confirmou tê-la executado com sucesso.

Número	O que mede
18 mil	Edições feitas pelos agentes.
3.700	Nomes de agente distintos.
98,5%	Do tráfego vindo da nuvem Azure.

Segundo o mesmo relatório, a atividade cessou de uma vez depois que endereços ligados à OpenAI visitaram o wiki, em 21 e 22 de junho. A empresa não confirmou publicamente que os agentes eram seus e não respondeu aos pedidos de comentário, e a apuração jornalística registra que não existe processo formal para investigar episódios desse tipo (TechCrunch). Ethan Mollick propõe deslocar a pergunta de quanto automatizar para quanta autonomia se concede, com gatilhos que devolvam a decisão ao humano quando houver gasto de dinheiro, contato com terceiro ou acesso a dado sensível (One Useful Thing).

Vale reter o contorno do episódio, porque ele é modesto e por isso mesmo instrutivo. Nenhum agente foi instruído a colaborar, nenhum invadiu coisa alguma e nada foi destruído: eles acharam uma página que qualquer um pode editar e a usaram para o que ela serve. O comportamento veio de um ambiente que media a resposta certa e não media como ela foi obtida. Quem já viu concurso premiar quem descobriu a resposta em vez de quem estudou reconhece o desenho.

Brasil

Riachuelo corta 30% do custo de atendimento e passa a analisar toda conversa

A Riachuelo concluiu a consolidação do atendimento ao cliente sobre a plataforma da Genesys e divulgou a série completa: o custo anual do call center caiu de R$ 122 milhões em 2022 para R$ 85 milhões projetados em 2026, a retenção de clientes subiu de 30% para 84% e a análise de interações passou de 3% para 100% do volume (Mobile Time). O último número é o mais relevante e o menos citado: a empresa deixou de auditar seu atendimento por amostragem e passou a auditá-lo inteiro.

Doze milhões de empresas usam IA, e um terço sabe dizer se valeu

A AWS apresentou no seu evento em São Paulo um retrato da adoção nacional: 12 milhões de empresas brasileiras usam alguma forma de IA, 6% chegaram a agentes autônomos e 15% se classificam em estágio avançado de maturidade (Convergência Digital). A pesquisa é encomendada pela própria fornecedora de nuvem e a matéria não detalha amostra nem metodologia, o que pede atribuição explícita. Dois números merecem ser lidos juntos: 72% das empresas relatam ganho de produtividade e 33% se dizem confiantes em medir o retorno do investimento.

USP publica plataforma para testar direção autônoma em cenário de risco

Pesquisadores da Escola Politécnica da USP desenvolveram o CORTEX, plataforma de simulação que concentra o teste em cenários de risco definidos previamente, em vez de gerar situações aleatórias, para achar falhas de direção autônoma sem expor ninguém ao trânsito real (Jornal da USP). A matéria não traz o ganho de eficiência em número, o que impede comparação com as alternativas.

Prestação de contas do radar anterior

As duas promessas registradas na edição passada não se cumpriram dentro da janela. A nova versão do assistente Helô no Meu INSS, anunciada pela Dataprev em janeiro (anúncio de janeiro) e que o radar da semana passada dava como prevista para o início de setembro, não teve lançamento noticiado até o fechamento desta edição. E o Banco do Brasil, que declarou expansão do aplicativo com assistente virtual até o fim de setembro (anúncio de agosto), não divulgou percentual atualizado da base atendida. Nenhum dos dois é atraso relevante, e ambos seguem cobrados aqui.

Impacto prático

Setenta e dois por cento das empresas dizem que ganharam produtividade e trinta e três por cento dizem que conseguem medir o retorno. A conta não fecha por definição: mais da metade das que afirmam ter ganhado admite não ter como demonstrar o ganho que afirma. Não é desonestidade, é a ordem em que as coisas aconteceram. Comprou-se primeiro e perguntou-se depois.

A Riachuelo está do lado certo dessa linha porque tinha série histórica antes de começar, e por isso diz 122 para 85 em vez de dizer que melhorou. É o mesmo que separa a tese sustentada da tese alegada, e todo profissional do direito sabe qual das duas ganha. A hora de levantar a linha de base é antes de contratar, porque depois ela vira exatamente aquilo que ninguém consegue reconstituir.

No radar da próxima semana

O preço promocional do Gemini 3.8 Flash vale até 31 de dezembro e dobra em 1º de janeiro, prazo já publicado pelo Google (blog do Google). E a Clio marcou para novembro a integração do assistente Vincent ao seu módulo de gestão de escritório, primeiro teste da aposta da empresa em ferramenta voltada a tribunais (LawNext).

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O recorte dos últimos sete dias termina aqui. Até a próxima!